MapReduce服务 MRS

 

MapReduce服务(MapReduce Service)提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务,轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。包年更优惠,买1年只需付10个月费用

 
 

    mapreduce blog 更多内容
  • MapReduce统计样例代码

    educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job,并提交MapReduce作业到hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类:

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  • 什么是MapReduce服务

    什么是MapReduce服务 大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题:社会生产生活产生的数据量越来越大,数据种类越来越多,数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术,比如说单机存储,关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题,Apache基金会推

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  • MapReduce应用开发流程介绍

    MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 在进行应用开发前,需首先准备开发环境,推荐使用Java语言进行开发,使用IntelliJ

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  • 准备MapReduce开发环境

    准备MapReduce开发环境 在进行应用开发时,要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境:Windows系统,支持Windows 7以上版本。 运行环境:Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序,运行环境需要和集群业务平面网络互通。

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  • MapReduce样例工程介绍

    当前 MRS 提供以下MapReduce相关样例工程: 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-security MapReduce统计数据的应用开发示例: 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例,通过类CollectionMa

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  • MapReduce统计样例代码

    educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job,并提交MapReduce作业到hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类:

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  • MapReduce Java API接口介绍

    MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以直接参考官方网站上的描述: http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下: org.apache

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  • MapReduce服务MRS接入LTS

    MapReduce服务 MRS接入LTS 支持MapReduce服务MRS日志接入LTS,具体接入方法请参见MRS服务对接云日志服务。 父主题: 使用云服务接入LTS

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  • (可选)创建MapReduce样例工程

    (可选)创建MapReduce样例工程 操作场景 除了导入MapReduce样例工程,您还可以使用IntelliJ IDEA新建一个MapReduce工程。 操作步骤 打开IntelliJ IDEA工具,选择“File > New > Project”,如图1所示。 图1 创建工程

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  • MapReduce应用开发常见问题

    MapReduce应用开发常见问题 MapReduce接口介绍 提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 MapReduce二次开发远程调试 父主题: MapReduce开发指南(普通模式)

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  • MapReduce REST API接口介绍

    操作步骤 获取MapReduce上已完成任务的具体信息 命令: curl -k -i --negotiate -u : "http://10.120.85.2:19888/ws/v1/history/mapreduce/jobs" 其中10.120.85.2为MapReduce的“JH

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  • MapReduce REST API接口介绍

    操作步骤 获取MapReduce上已完成任务的具体信息 命令: curl -k -i --negotiate -u : "https://10.120.85.2:26014/ws/v1/history/mapreduce/jobs" 其中10.120.85.2为MapReduce的“JH

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  • 准备MapReduce应用开发环境

    准备MapReduce应用开发环境 MapReduce应用开发环境简介 准备MapReduce应用开发用户 准备Eclipse与JDK 准备MapReduce应用运行环境 导入并配置MapReduce样例工程 配置MapReduce应用安全认证 父主题: MapReduce开发指南

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  • 准备MapReduce应用运行环境

    准备MapReduce应用运行环境 MapReduce的运行环境可以部署在Linux环境下。您可以按照如下操作完成运行环境准备。 操作步骤 确认服务端YARN组件和MapReduce组件已经安装,并正常运行。 客户端运行环境已安装1.7或1.8版本的JDK。 客户端机器的时间与H

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  • 查看MapReduce应用调测结果

    查看MapReduce应用调测结果 MapReduce应用程序运行完成后,可以通过WebUI查看应用程序运行情况,也可以通过MapReduce日志获取应用运行情况。 通过MapReduce服务的WebUI进行查看 登录MRS Manager,单击“服务管理 > MapReduce >

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  • MapReduce应用开发常见问题

    MapReduce应用开发常见问题 MapReduce接口介绍 提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 父主题: MapReduce开发指南

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  • 使用Hue提交Oozie Mapreduce作业

    使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Mapreduce类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流,请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面,选择“MapReduce 作业”按钮,将其拖到操作区中。 在弹出的“MapReduce job”窗口中配置“Jar

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  • 使用Hue提交Oozie Mapreduce作业

    使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Mapreduce类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流,请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面,选择“MapReduce 作业”按钮,将其拖到操作区中。 在弹出的“MapReduce job”窗口中配置“Jar

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  • 图解MapReduce服务

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  • MapReduce任务commit阶段优化

    MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下,如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件,那么该job在最后的commit阶段,会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中,大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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  • MapReduce对接OBS文件系统

    MapReduce对接OBS文件系统 使用本章节前已参考配置存算分离集群(委托方式)或配置存算分离集群(AKSK方式)完成存算分离集群配置。 登录MRS管理控制台,单击集群名称进入集群详情页面。 选择“组件管理 > Mapreduce”,进入Mapreduce服务“全部配置”页面

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